理论知识
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MySQL 的运行机制
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Mysql 的SQL关键字执行顺序
1、MySQL 的优化方案有哪些？
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MySQL 数据库常见的优化手段分为三个层面：SQL 和索引优化、数据库结构优化、系统硬件优化等。
前两个可以通过日常的书写sql来实现，养成好的习惯可以事半功倍。 -
SQL 和索引优化习惯准则：
- 习惯1：我们应该尽可能的使用主键查询，而非其他索引查询，因为主键查询不会触发回表查询，因此节省了一部分时间，变相的提高了查询的性能。
- 习惯2：避免在 where 查询条件中使用 != 或者 <> 操作符，因为这些操作符会导致查询引擎放弃索引而进行全表扫描。
- 习惯3：（查询具体的字段而非全部字段）
要尽量避免使用 select *，而是查询需要的字段，这样可以提升速度，以及减少网络传输的带宽压力。 - 习惯4：（优化子查询）
尽量使用 Join 语句来替代子查询，因为子查询是嵌套查询，而嵌套查询会新创建一张临时表，而临时表的创建与销毁会占用一定的系统资源以及花费一定的时间，但 Join 语句并不会创建临时表，因此性能会更高。 - 习惯5：（注意查询结果集）
我们要尽量使用小表驱动大表的方式进行查询，也就是如果 B 表的数据小于 A 表的数据，那执行的顺序就是先查 B 表再查 A 表。 - 习惯6：（不要在列上进行运算操作）
不要在列字段上进行算术运算或其他表达式运算，否则可能会导致查询引擎无法正确使用索引，从而影响了查询的效率。 - 习惯7：（适当增加冗余字段）
增加冗余字段可以减少大量的连表查询，因为多张表的连表查询性能很低，所有可以适当的增加冗余字段，以减少多张表的关联查询，这是以空间换时间的优化策略。
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数据库结构优化习惯准则
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习惯1：（最小数据长度）
一般说来数据库的表越小，那么它的查询速度就越快，因此为了提高表的效率，应该将表的字段设置的尽可能小，比如身份证号，可以设置为 char(18) 就不要设置为 varchar(18)。 -
习惯2：（使用最简单数据类型）
能使用 int 类型就不要使用 varchar 类型，因为 int 类型比 varchar 类型的查询效率更高。 -
习惯3：（尽量少定义 text 类型）
text 类型的查询效率很低，如果必须要使用 text 定义字段，可以把此字段分离成子表，需要查询此字段时使用联合查询，这样可以提高主表的查询效率。 -
习惯4：（适当分表、分库策略）
分表和分库方案也是我们经常说的垂直分隔（分表）和水平分隔（分库）。
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2、正确使用联合索引
使用了 B+ 树的 MySQL 数据库引擎，比如 InnoDB 引擎，在每次查询复合字段时是从左往右匹配数据的，因此在创建联合索引的时候需要注意索引创建的顺序。例如，我们创建了一个联合索引是 idx(name,age,sex)，那么当我们使用，姓名+年龄+性别、姓名+年龄、姓名等这种最左前缀查询条件时，就会触发联合索引进行查询；然而如果非最左匹配的查询条件，例如，性别+姓名这种查询条件就不会触发联合索引。
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慢查询排查
慢查询通常的排查手段是先使用慢查询日志功能，1.查询出比较慢的 SQL 语句，2.然后再通过 explain 来查询 SQL 语句的执行计划，最后分析并定位出问题的根源，再进行处理。 -
配置开启说明（需要注意的是，在开启慢日志功能之后，会对 MySQL 的性能造成一定的影响，因此在生产环境中要慎用此功能）
我们需要配置 my.cnf 中的“slow_query_log=1”即可，并且可以通过设置“slow_query_log_file=/tmp/mysql_slow.log”来配置慢查询日志的存储目录，但这种方式配置完成之后需要重启 MySQL 服务器才可生效。
具体查询可以通过mysql的Explain执行计划来排查
3、附Explain参数说明
以上字段中最重要的就是 type 字段，它的所有值如下所示：
特别注意：当 type 为 all 时，则表示全表扫描，因此效率会比较低，此时需要查看一下为什么会造成此种原因，是没有创建索引还是索引创建的有问题？以此来优化整个 MySQL 运行的速度。
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